类脑计算是借鉴脑科学基本原理,打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面:研究类脑计算架构、模型和算法,探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论;借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制,逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型;构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面:基于新材料和新技术,研究新型高性能类脑神经器件,解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点;研究基于类脑神经器 件的网络架构,构建大规模阵列,开展外围电路的研发与设计;研究基于新型类脑器件的感知和计算架构,发展感存、存算、感存算 一体系统。
行为源自多个在解剖学和功能上不同的大脑区域的协调活动 1,2 。现代实验工具 3–5 使我们能够前所未有地接触大量神经群,甚至是横跨全脑许多相互作用区域的神经群 2 。然而,要理解如此大规模的数据集,不仅需要稳健、可扩展的计算模型来提取区域间通信的有意义特征,还需要原则性理论来解释这些特征。在这里,我们介绍了基于电流的分解 (CURBD),这是一种使用数据约束的循环神经网络模型 6 推断全脑相互作用的方法,该模型一旦经过训练,就会自主产生与实验获得的神经数据一致的动态。CURBD 利用从这些模型推断出的功能相互作用来同时揭示多个大脑区域之间的定向电流。我们首先表明,CURBD 可以在具有已知连接和动态的模拟真实网络中准确地隔离区域间电流。然后,我们将 CURBD 应用于从广泛的神经数据集(斑马鱼幼虫 7 、小鼠 8 、猕猴 9 和人类 10 )获得的多区域神经记录,以证明 CURBD 在解开全脑相互作用和行为背后的区域间通信原理方面的广泛适用性。
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可,根据未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者(此版本于 2023 年 4 月 12 日发布。;https://doi.org/10.1101/2023.04.12.536506 doi:bioRxiv 预印本
Hutchinson – Gilford过程综合征(HGP)是一种罕见的疾病,是由雌蛋白的表达引起的,后代蛋白是一种突变蛋白,可加速衰老并沉淀死亡。 鉴于动脉粥样硬化并发症是后代死亡的主要原因,因此我们研究了在HGPSREV -CDH5 -CREERT2和HGPSREV -SM22α-CRE中是否可以预防孕激素诱导的动脉粥样硬化,而在内皮细胞(ECS)和Vascu -lars(vascu -lars)(vascu)(vascus)(vascus)sm22α-cre。 hgpsrev -cdh5 -creert2小鼠与Hgpsrev小鼠具有无处不在的后代蛋白表达,与hgpsrev -sm22α-cre鼠小鼠的改善雌激素表型相反。 研究动脉粥样硬化,我们通过过表达PCSK9增益 - 功能突变体来产生动脉o子小鼠模型。 而HGPSREV -CDH5 -CREERT2和HGPSREV小鼠产生了类似水平的过度动脉粥样硬化,HGPSREV -SM22α-CRE小鼠的斑块发育降低至野生 - 型水平。 我们的研究表明,VSMC中的后代抑制蛋白,但没有在EC中抑制,可防止术中的动脉粥样硬化加剧。Hutchinson – Gilford过程综合征(HGP)是一种罕见的疾病,是由雌蛋白的表达引起的,后代蛋白是一种突变蛋白,可加速衰老并沉淀死亡。鉴于动脉粥样硬化并发症是后代死亡的主要原因,因此我们研究了在HGPSREV -CDH5 -CREERT2和HGPSREV -SM22α-CRE中是否可以预防孕激素诱导的动脉粥样硬化,而在内皮细胞(ECS)和Vascu -lars(vascu -lars)(vascu)(vascus)(vascus)sm22α-cre。hgpsrev -cdh5 -creert2小鼠与Hgpsrev小鼠具有无处不在的后代蛋白表达,与hgpsrev -sm22α-cre鼠小鼠的改善雌激素表型相反。研究动脉粥样硬化,我们通过过表达PCSK9增益 - 功能突变体来产生动脉o子小鼠模型。而HGPSREV -CDH5 -CREERT2和HGPSREV小鼠产生了类似水平的过度动脉粥样硬化,HGPSREV -SM22α-CRE小鼠的斑块发育降低至野生 - 型水平。我们的研究表明,VSMC中的后代抑制蛋白,但没有在EC中抑制,可防止术中的动脉粥样硬化加剧。
摘要。贝叶斯全脑功能磁共振成像(fMRI)分析具有三维空间平滑先验,已证明无需预先张开数据,就可以制定最先进的活动图。所提出的推理算法在计算上是要求的,并且所使用的空间序列具有多种吸引力的属性,例如不当和有限的空间范围。我们根据Mat'ern协方差函数类别提出了一个用于全脑功能磁共振成像分析的统计推理框架。框架工作使用了可能各向异性的空间垫子的高斯马尔可夫随机场(GMRF)表示,通过Lindgren等人的随机部分差异方程(SPDE)方法。(2011)。这允许更加灵活,可置换的空间先验,同时保持在高维全脑环境中快速推断所需的稀疏性。我们开发了一种加速的随机梯度下降(SGD)优化算法,用于空间超参数的经验贝叶斯(EB)推断。有条件地,在推断的超参数上,我们对大脑活动进行了完全贝叶斯的治疗。使用活动图,先前的模拟和交叉验证的比较,将Mat'Mater的先验应用于模拟和实验性任务-FMRI数据,并清楚地表明,它比先前使用的先验更合理的选择。
印度尼西亚马朗 Saidah Ulfa 州立大学,saida.ulfa.fip@um.ac.id 本研究旨在确定全脑教学 (WBT) 模式和视觉素养对 5-6 岁学龄前儿童运动和语言能力的影响。本研究采用非等效对照组设计的准实验。在本研究中,有一个采用 WBT 处理的实验班和一个采用小组模式处理的对照班。应用的数据分析技术是多元方差分析 (MANOVA)。本研究获得一些发现 (1) 使用 WBT 和小组模式的学生之间存在运动和语言能力的影响,(2) 视觉素养高和视觉素养低的儿童的运动和语言技能存在差异,(3) WBT 和视觉素养对儿童的运动和语言能力存在相互作用。
考虑到大脑细胞和分子组成、连接性和功能,健康和疾病状态下的大脑区域之间存在很大差异。由耦合大脑区域组成的大规模全脑模型可以深入了解形成自发性大脑活动复杂模式的潜在动态。特别是,异步状态下基于生物物理的平均场全脑模型被用来展示包括区域差异的动态后果。然而,当大脑动态由同步振荡状态支持时,异质性的作用仍然不太清楚,这是一种大脑中普遍存在的现象。在这里,我们实现了两个能够以不同抽象程度呈现振荡行为的模型:现象学斯图尔特-朗道模型和精确平均场模型。这些模型的拟合由结构到功能加权 MRI 信号 (T1w/T2w) 提供信息,使我们能够探索纳入异质性对健康参与者静息态 fMRI 记录建模的影响。我们发现,疾病特异性区域功能异质性在神经退行性疾病的 fMRI 记录的振荡范围内产生了动态后果,对脑萎缩/结构(阿尔茨海默氏症患者)产生了特定影响。总体而言,我们发现模型
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伊藤洋华堂株式会社(东京都千代田区,总裁兼首席执行官:三枝富宏)将于 9 月 1 日星期二在全国 132 家伊藤洋华堂门店引入并开始运行使用 AI(人工智能)的产品订购系统。通过该计划可以订购的商品包括杯面等加工食品和零食、冷冻食品、冰淇淋、牛奶等,总计约 8,000 种。
本文研究了使用大型语言模型(LLM)从全长材料科学研究论文中提取聚合物纳米复合材料(PNC)的样本清单。挑战在于PNC样品的复杂性质,这些属性具有散布在整个文本中的许多属性。关于PNCS的注释详细信息的复杂性限制了数据的可用性,从而使文档级别级别的关系提取技术不切实际,这是由于综合命名实体的挑战跨度跨度。为了解决这个问题,我们为此任务介绍了一种新的基准和评估技术,并以零拍的方式探索了不同的提示策略。我们还结合了提高性能的自我一致性。我们的发现表明,即使是先进的LLMS陷入困境,也可以从文章中提取所有样本。最后,我们分析了此过程中遇到的错误,将它们归类为三个主要挑战,并讨论了未来研究的潜在策略以克服它们。